测试_p.rename(columns={"日期": "时间"}, inplace=True)#将列名“日期”修改成“时间”，并且在原有对象生效。 print(测试_p.columns)输出：Index(['时间', '代码', '换手率', '成交量'], dtype='object')Ø 删除行列 - pandas.drop(list,axis)Labels：需要删除的行或列，多列多行需要处理，以...
In [100]: df = pd.DataFrame( ...: np.random.randn(6, 1), ...: index=pd.date_range("2013-08-01", periods=6, freq="B"), ...: columns=list("A"), ...: ) ...: In [101]: df.loc[df.index[3], "A"] = np.nan In [102]: df Out[102]: A 2013-08-01 0.721555 2...
由于df.columns是一个 Index 对象,我们可以使用.str访问器 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [34]: df.columns.str.strip() Out[34]: Index(['Column A', 'Column B'], dtype='object') In [35]: df.columns.str.lower() Out[35]: Index([' column a ', ' column b '], d...
(regex='2$')for idx, row in df1.iterrows(): print(row.to_list()) output: [4, 9][6, 2][2, 7][5, 2][6, 5] 另一种实现全自动拆分的方法: groups = df.columns.str.extract('(\d+$)', expand=False)dfs = dict(list(df.groupby(groups, axis=1)))dfs['1'] s1 t1id id1 ...
我们可以做pd.Series.nlargest,然后通过notna和dot列逐个拉出NotNaN,得到结果 s = df.filter(like='score').apply(pd.Series.nlargest,n=2,keep='all',axis=1)df['new'] = s.notna().dot(s.columns+',').str[:-1]df Name Department A_score ... C_score D_score new0 Jason Finance 7 ......
df.姓名.str.split(' ', expand=True) 11.把 Series 里的列表转换为 DataFrame df = pd.DataFrame({'列1':['a','b','c'],'列2':[[10,20], [20,30], [30,40]]}) df df_new = df.列2.apply(pd.Series) pd.concat([df,df_new], axis='columns') 12.用多个函数聚合 orders = pd...
df.columns=df.columns.str.upper() print(df) 2.字符串常用方法 # 字符串常用方法(1) -lower,upper,len,startswith,endswith s= pd.Series(['A','b','bbhello','123',np.nan]) print(s.str.lower(),'→ lower小写\n') print(s.str.upper(),'→ upper大写\n') ...
listin1/5 导出数据 在Stata 中import delimited的反操作是export delimited export delimited tips2.csv 类似于 Stata,read_csv的相反操作是DataFrame.to_csv()。 tips.to_csv("tips2.csv") pandas 也可以使用DataFrame.to_stata()方法导出为 Stata 文件格式。
In [53]: df.empty Out[53]: False In [54]: pd.DataFrame(columns=list("ABC")).empty Out[54]: True 警告 断言pandas 对象的真实性会引发错误,因为空值或值的测试是模棱两可的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [55]: if df: ...: print(True) ...: --- ValueError Tra...
除了数据,你还可以选择传递 index(行标签)和 columns(列标签)参数。如果传递了索引和/或列,你将保证结果 DataFrame 的索引和/或列。因此,一个 Series 字典加上一个特定索引将丢弃所有与传递索引不匹配的数据。 如果没有传递轴标签,它们将根据常识规则从输入数据中构建。 从Series 或字典的字典 结果的 索引 将是...